资源列表
机器学习实战源码
- 《机器学习实战》书的所有源码及数据，python实现！！！
is_pos_answer_intents_classifies
- 判断一句话是否定句还是肯定句，基于神经网络（pybrain）分类肯定句与否定句，开放了训练代码和样本数据，供读者自行修改样本进行训练(Is a sentence positive or negative?)
卷积层，池化层样例
- tensorflow框架下的卷积层，池化层说明与样例，代码(Convolution layer, pooling layer illustration and sample code)
循环神经网络
- tensorflow框架下的循环神经网络实例代码，前向传播方式(Recurrent neural network instance code under tensorflow framework, forward propagation mode)
seq2seq样例
- tensorflow框架下的交叉熵计算代码，序列到序列预测实例代码(Cross entropy calculation code, sequence to sequence prediction code)
dbn-master
- 度信念网络是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。(The degree belief network is a probability generation model. Compared with the neural network of the tradi
迁移学习对花进行分类
- 迁移学习简单算法，涉及到迁移学习的一些简单原理，学习参考使用(transfer_learning.py)
RBF_Plot
- 使用S函数进行编写RBF神经网络算法，并有画图分析程序。(Using S function to write RBF neural network algorithm, and drawing analysis program.)
flower_CNN
- 简单的的CNN对花进行分类，里面包括代码和数据(Using CNN to classify the flower,which include data and code)
Bayesian
- 基于贝叶斯的协同过滤算法，电影评分推荐，数据库ml-100k(Collaborative filtering algorithm)
FCN.tensorflow-master
- 全卷积网络图像分割。使用python和tensorflow的实现。(Image segmentation with full convolution network.)
C51-DDQN-Keras-master
- C51-DDQN-Keras-master 分类版DDQN机器学习Demo代码(C51-DDQN-Keras-master DDQN reinfocrement learning)